新方法检测海马体以外的神经重放,甚至在观看电影时也能检测

神经重放,大脑以与先前经历相同的顺序短暂重新激活神经活动模式的机制,长久以来一直被认为是海马体的标志,与空间导航和记忆巩固密切相关。韩国大田基础科学研究所(IBS)和韩国科学技术院(KAIST)的研究人员开发的一项新技术表明,重放远比此前认为的更为广泛,甚至可以在与海马体截然不同的脑区(如视觉皮层)中检测到,即使在被动观看电影时也是如此。

该研究于7月4日发表在《自然·通讯》杂志上,该方法克服了现有重放检测方法的根本局限性。传统方法依赖于所谓的”位置细胞”,即动物处于特定位置时放电的海马神经元,来构建空间模板,用于与后续神经活动进行比较。如果相同的位置细胞序列在休息时像在跑步时一样放电,则推断存在重放。但这种方法排除了所有非位置细胞以及海马体以外发生的一切。

“我们的方法根据活跃行为期间观察到的成对放电顺序概率来估计尖峰序列的似然,无论这些细胞编码什么,”资深作者、KAIST教授兼IBS突触脑功能障碍中心副主任Min Whan Jung说。”它适用于任何细胞类型和任何脑区。”

工作原理

核心创新在于统计学。在行为期间,例如大鼠在跑道上奔跑,该方法计算每对记录神经元中神经元A在神经元B之前放电的概率。这创建了一个成对放电顺序概率矩阵。在后续时期,休息、睡眠或被动观看,执行相同的计算。如果行为后的成对概率与行为期间的概率匹配的频率高于偶然水平,则表明正在发生重放。

这种方法与模板匹配方法有根本不同,后者要求实验者预先定义什么是”重放事件”并相应设置参数。基于似然的方法不做此类假设。它在参数上是自由的,因为它不对模式本身施加预定义的检测阈值,它只是询问观察到的尖峰顺序统计是否与行为模板的一致性高于偶然水平。

研究人员使用三种独立的数据类型验证了该方法:具有已知重放真实情况的模拟尖峰序列、在直线跑道上奔跑的大鼠的单单元记录以及小鼠的钙成像数据。在所有三种情况下,该方法与传统重放检测指标表现出高度一致性,同时将检测扩展到以前方法无法达到的细胞类型和脑区。

超越海马体

最引人注目的验证来自一项传统方法不可能完成的应用。研究团队记录了头部固定小鼠在被动观看自然电影片段时海马体和初级视觉皮层的神经活动,这种刺激没有空间成分,因此没有位置细胞可进行模板匹配。

该方法在电影观看后的休息期间检测到海马体和视觉皮层中均有显著的重放。海马体在非空间任务期间的重放此前已有记载,但仅使用专门的分析方法。相比之下,视觉皮层中的重放是一项挑战传统观点的发现,传统观点认为重放主要是海马体的现象,专门用于空间记忆巩固。

“这表明结构化重放是神经回路的一般特性,而不是海马体的特化功能,”第一作者、IBS博士后研究员Namjung Huh说。”视觉皮层正在重放电影观看期间建立的活动模式。这意味着重放可能是巩固任何顺序结构化的经历(而不仅仅是空间经历)的基本机制。”

什么是重放以及为什么它很重要

神经重放于20世纪90年代在海马体中被首次发现,当时研究人员观察到,大鼠在跑道上奔跑时活跃的位置细胞会在随后的睡眠或安静休息期间以相同的时间顺序重新激活,但时间上被压缩,这种现象有时被描述为大脑在”排练”最近的经历。数十年的研究表明,破坏重放会损害记忆巩固,并且重放强度与学习相关。

重放不仅限于海马体,也不仅限于空间任务的发现具有广泛的意义。这表明感觉皮层,处理我们所见、所闻和所感的脑区,可能通过重放独立于海马体巩固自己的经历。这可能意味着记忆巩固是一个比主流的海马体中心模型所暗示的更加分布的过程。

它还开启了新的实验可能性。由于该方法适用于任何细胞类型和任何脑区,研究人员现在可以探究在学习新技能后运动皮层中是否发生重放,在听到旋律后听觉皮层中是否发生重放,或者在决策任务后前额叶皮层中是否发生重放。这些问题的每一个先前都难以或无法用现有工具解决。

注意事项和局限性

该方法检测重放模式,但本身并不能确定这些模式对记忆巩固是否具有功能重要性。它是一个检测工具,而非因果干预手段。需要破坏性实验,即选择性沉默已识别的重放事件,来将视觉皮层重放与视觉记忆联系起来。作者还指出,该方法需要足够大的尖峰计数来构建可靠的成对概率矩阵,对于非常稀疏的神经群体可能灵敏度较低。

尽管如此,对于一个被海马体位置细胞束缚了三十年的领域来说,能够在无需空间地图、无需细胞类型限制、也无需预定义模式模板的情况下检测大脑任何区域的重放,代表了方法论上的重大变革。

婷 翻译

Source: Huh N, Yun I, Lee JW, Jung MW. A likelihood-based method for identifying replay from spike sequences. Nature Communications (2026). DOI: 10.1038/s41467-026-74822-2

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